論文の概要: Medical Image Segmentation with InTEnt: Integrated Entropy Weighting for
Single Image Test-Time Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09604v2
- Date: Fri, 16 Feb 2024 15:53:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-19 12:39:53.156198
- Title: Medical Image Segmentation with InTEnt: Integrated Entropy Weighting for
Single Image Test-Time Adaptation
- Title(参考訳): InTEntを用いた医用画像分割:単一画像テスト時間適応のための統合エントロピー重み付け
- Authors: Haoyu Dong and Nicholas Konz and Hanxue Gu and Maciej A. Mazurowski
- Abstract要約: テスト時間適応(TTA)とは、テスト中にトレーニングされたモデルを新しいドメインに適応させることである。
そこで本研究では,単一の未ラベルテスト画像のみを用いて,医用画像分割モデルを適用することを提案する。
提案手法は, 平均2.9%のDice係数で, 3つの医用画像データセットにまたがる24のソース/ターゲット領域に分割して検証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.964589353845092
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Test-time adaptation (TTA) refers to adapting a trained model to a new domain
during testing. Existing TTA techniques rely on having multiple test images
from the same domain, yet this may be impractical in real-world applications
such as medical imaging, where data acquisition is expensive and imaging
conditions vary frequently. Here, we approach such a task, of adapting a
medical image segmentation model with only a single unlabeled test image. Most
TTA approaches, which directly minimize the entropy of predictions, fail to
improve performance significantly in this setting, in which we also observe the
choice of batch normalization (BN) layer statistics to be a highly important
yet unstable factor due to only having a single test domain example. To
overcome this, we propose to instead integrate over predictions made with
various estimates of target domain statistics between the training and test
statistics, weighted based on their entropy statistics. Our method, validated
on 24 source/target domain splits across 3 medical image datasets surpasses the
leading method by 2.9% Dice coefficient on average.
- Abstract(参考訳): テスト時間適応(TTA)とは、テスト中にトレーニングされたモデルを新しいドメインに適応させることである。
既存のTTA技術は、同じドメインから複数のテストイメージを持つことに頼っているが、医療画像などの現実のアプリケーションでは、データ取得が高価であり、撮像条件が頻繁に変化する。
ここでは,単一のラベルなしテスト画像のみを用いて医用画像分割モデルを適用するという課題にアプローチする。
予測のエントロピーを直接最小化するほとんどのTTAアプローチは、この設定ではパフォーマンスを著しく向上させることができず、また、バッチ正規化(BN)層統計学は、単一のテストドメイン例しか持たないため、非常に重要で不安定な要素であると見なされる。
そこで本研究では,そのエントロピー統計を重み付けした,トレーニングとテスト統計間の対象領域統計の様々な推定値を用いた予測結果の統合を提案する。
提案手法は, 平均2.9%のDice係数で, 3つの医用画像データセットにまたがる24のソース/ターゲット領域で検証した。
関連論文リスト
- DG-TTA: Out-of-domain medical image segmentation through Domain
Generalization and Test-Time Adaptation [47.03645745525752]
本稿では、ドメインの一般化とテスト時間適応を組み合わせることで、未確認対象領域で事前学習したモデルを再利用するための非常に効果的なアプローチを提案する。
本手法は,事前訓練した全身CTモデルと組み合わせることで,MR画像を高精度に分割できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-11T10:26:21Z) - Each Test Image Deserves A Specific Prompt: Continual Test-Time
Adaptation for 2D Medical Image Segmentation [15.791041311313448]
ドメイン間の分散シフトは、実世界のアプリケーションに事前訓練されたセマンティックセグメンテーションモデルをデプロイする上で重要な障害である。
テスト時間適応は、推論中にドメイン間の分布シフトに取り組むのに有効であることが証明されている。
本稿では,各テスト画像に対する特定のプロンプトをトレーニングし,バッチ正規化レイヤの統計値を調整するために,Visual Prompt-based Test-Time Adaptation (VPTTA)法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T09:03:47Z) - Diverse Data Augmentation with Diffusions for Effective Test-time Prompt
Tuning [73.75282761503581]
DiffTPTを提案する。DiffTPTは,事前学習した拡散モデルを用いて,多種多様な情報データを生成する。
DiffTPTがゼロショット精度を平均5.13%向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-11T09:36:31Z) - DLTTA: Dynamic Learning Rate for Test-time Adaptation on Cross-domain
Medical Images [56.72015587067494]
DLTTAと呼ばれるテスト時間適応のための新しい動的学習率調整法を提案する。
本手法は,現在最先端のテスト時間適応法よりも一貫した性能向上を図り,有効かつ高速なテスト時間適応を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T02:34:32Z) - On-the-Fly Test-time Adaptation for Medical Image Segmentation [63.476899335138164]
ソースモデルをテスト時にターゲットデータに適応させることは、データシフト問題に対する効率的な解決策である。
本稿では、各畳み込みブロックに適応バッチ正規化層を設けるAdaptive UNetという新しいフレームワークを提案する。
テスト期間中、モデルは新しいテストイメージのみを取り込み、ドメインコードを生成して、テストデータに従ってソースモデルの特徴を適応させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-10T18:51:29Z) - A Field of Experts Prior for Adapting Neural Networks at Test Time [8.244295783641396]
画像解析タスクにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の性能は、しばしば、トレーニングとテストイメージの間の取得関連分布シフトによって損なわれる。
テスト画像ごとに訓練されたCNNを微調整することでこの問題に対処することが提案されている。
テスト時間適応(TTA)は,テスト画像とトレーニング画像の特徴分布を一致させて行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T11:44:45Z) - SITA: Single Image Test-time Adaptation [48.789568233682296]
テスト時間適応(TTA)では、あるソースデータに基づいてトレーニングされたモデルを考えると、異なるディストリビューションからテストインスタンスに対してより良い予測を行うように適応することが目標である。
我々は、TTAをSITA(Single Image Test-time Adaptation)と呼ぶより実践的な環境で考える。
ここでは、各予測を行う場合、モデルはインスタンスのバッチではなく、与えられた単一のテストインスタンスにのみアクセスすることができる。
本稿では,前進保存伝播のみを必要とするSITA設定のための新しいアプローチAugBNを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-04T15:01:35Z) - A Hierarchical Transformation-Discriminating Generative Model for Few
Shot Anomaly Detection [93.38607559281601]
各トレーニングイメージのマルチスケールパッチ分布をキャプチャする階層的生成モデルを開発した。
この異常スコアは、スケール及び画像領域にわたる正しい変換のパッチベースの投票を集約して得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-29T17:49:48Z) - Tent: Fully Test-time Adaptation by Entropy Minimization [77.85911673550851]
モデルは、テスト中に新しいデータや異なるデータに一般化するように適応する必要があります。
この完全なテスト時間適応の設定では、モデルはテストデータとそれ自身のパラメータしか持たない。
実験エントロピー最小化(tent): 予測のエントロピーによって測定された信頼度に対するモデルを最適化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-18T17:55:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。